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基于GPU的PIV并行计算技术研究的任务书
任务书
任务名称：基于GPU的PIV并行计算技术研究
任务负责人：XXX
任务起止时间：XX年XX月XX日至XX年XX月XX日
任务背景与目的：
PIV（ParticleImageVelocimetry）是一种测量流体等介质速度场的有效方法，具有非接触、全场、非干扰、高精度等特点，被广泛应用于力学、气象、水文等领域的流体力学研究中。但是，PIV计算需要大量的计算资源，计算复杂度非常高，单机计算速度较慢，严重限制了其应用范围。因此，采用并行计算技术可以显著提高PIV计算的速度和效率，GPU作为并行计算的主要平台，已得到广泛应用。然而，针对PIV应用的GPU并行计算技术研究仍处于起步阶段。
本任务旨在研究基于GPU的PIV并行计算技术，通过对PIV计算过程和算法的优化，提高PIV计算的速度和效率，推动PIV在科学研究和工程应用中的广泛推广和应用。
任务内容：
1.对基于GPU的PIV并行计算技术进行概述，掌握PIV计算的基本原理和算法，了解GPU并行计算的相关理论和技术。
2.分析当前PIV计算的瓶颈和问题，结合GPU并行计算特点和优势，研究GPU并行计算在PIV计算中的应用和优化方案。
3.基于CUDA或OpenCL等GPU并行计算框架，编写PIV计算并行化程序，针对GPU并行计算中存在的问题和挑战，进行算法优化和性能调优。
4.对GPU并行计算程序进行测试和验证，分析GPU并行计算在PIV计算中的优势和不足，提出改进措施和建议。
任务成果：
1.一份基于GPU的PIV并行计算技术研究报告，包括PIV计算的基本原理和算法、GPU并行计算的概述和应用、GPU并行计算在PIV计算中的优势和问题、算法优化和性能提升的方案和实现效果等内容。
2.一份GPU并行计算PIV程序源代码，包括PIV算法和GPU并行计算优化代码。
3.一份GPU并行计算PIV程序使用说明。
4.一份GPU并行计算PIV程序测试报告，包括性能测试、并行效率测试等内容。
任务进度安排：
1.第1-2周：研究PIV计算原理和算法，了解GPU并行计算技术。
2.第3-4周：分析PIV计算中存在的问题和GPU并行计算的优劣势。
3.第5-8周：开发基于GPU并行计算框架的PIV程序，并进行算法优化和性能调优。
4.第9-10周：对程序进行测试和验证，并撰写成果报告和使用说明。
任务完成标准：
1.完成任务内容规定的各项工作。
2.提交符合要求和标准的任务成果。
3.按时保质保量完成任务。